Automatisierte Oberflächeninspektion dank industrieller Bildverarbeitung – welche Möglichkeiten gibt es?

Ein feiner Riss, eine abgebrochene Ecke, eine verfärbte Stelle – und es winkt die kostspielige Reklamation. Oberflächen sind der erste Kontaktpunkt zwischen einem Produkt und einem Kunden. Bereits kleinste Makel stören das Gesamtbild und beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit. Neben ästhetischen Aspekten wirken sich viele Fehler auf die Funktionalität eines Produktes aus und reduzieren dessen Lebensdauer. Die Inspektion von Oberflächen bildet daher einen unverzichtbaren Bestandteil der Qualitätsprüfung.

Warum die manuelle Oberflächeninspektion an ihre Grenzen stößt

Oberflächenfehler sind vielfältig. Verschmutzungen und Verfärbungen entstehen oft durch Kontaminationen während der Produktion. Beim Gießen von Kunststoff oder Beton führen Verdichtungsfehler zu Lunkern im Material. Kratzer entstehen durch Reibung mit Schmutzpartikeln, während Risse unter anderem durch Spannungskonzentrationen oder hohe Temperaturen auftreten.

Abb. 1: Automatisierte Risserkennung auf Beton (© IDS Imaging Development Systems GmbH)		Abb. 2: Automatisierte Risserkennung auf Beton (© IDS Imaging Development Systems GmbH)

 

Unterschiedliche Werkstoffe bringen zusätzliche Herausforderungen mit sich. Spiegelnde Materialien wie Metalle, Lack und Glas erzeugen je nach Lichteinfall unterschiedliche Reflexionen, die Oberflächenfehler leicht tarnen. Gekrümmte Objekte erschweren es, alle Winkel zuverlässig zu inspizieren.

Weitere Schwierigkeiten sind komplexe oder sehr kleine Fehler, die mit bloßem Auge kaum erkennbar sind. Hohe Stückzahlen pro Tag machen die Oberflächeninspektion zu einer monotonen Tätigkeit, bei der Konzentrationsschwächen auftreten können. All diese Aspekte gestalten eine manuelle Inspektion fehleranfällig.

Bildverarbeitungslösungen machen unsichtbare Fehler sichtbar

Ob hundert oder tausend Teile – eine maschinelle Prüfung führt Oberflächenprüfungen zuverlässig durch und erzielt reproduzierbare Ergebnisse. Dafür werden Industriekameras beispielsweise über Förderbändern installiert. Die Kameras erzeugen hochauflösende Bilder der Objekte, die im Anschluss von einer Bildverarbeitungssoftware analysiert werden. Klassische Bildverarbeitung arbeitet mit vordefinierten Regeln und Algorithmen. Auf dieser Basis untersuchen Kameras Objekte Pixel für Pixel. Die Bildverarbeitungssoftware extrahiert Merkmale aus den Bildern und analysiert, ob sie mit den festgelegten Regeln übereinstimmen. Im Gegensatz zum menschlichen Auge ermöglicht die Bildverarbeitung eine kontinuierliche Überwachung aus verschiedenen Blickwinkeln und erkennt selbst mikroskopisch kleine Abweichungen vom Soll-Zustand.

Noch flexibler dank künstlicher Intelligenz

Viele Bildverarbeitungslösungen nutzen heutzutage künstliche Intelligenz (KI). Diese lernt, ähnlich wie ein Mensch, anhand von Bildern und Merkmalen, wie der gewünschte Zustand der zu prüfenden Objekte aussieht. Nach der Trainingseinheit ist sie in der Lage, unter verschiedenen Bedingungen flexibel zu agieren und eigenständig Rückschlüsse zu ziehen.

Bei unterschiedlichem Lichteinfall nimmt die künstliche Intelligenz beispielsweise automatische Beleuchtungskorrekturen vor und passt sich an neue Reflexionsmuster an. Des Weiteren besitzt ein Bildverarbeitungssystem mit künstlicher Intelligenz Stärken bei der Analyse von organischem Material, das in Form, Farbe und Struktur variiert. Früchte, Pflanzen und Menschen sehen immer unterschiedlich aus, weshalb keine Regeln vorprogrammiert werden können. Eine KI kann hingegen auch verschieden große Eier analysieren oder Gesichter voneinander unterscheiden.

Abb. 3: Prüfung des Zustands von Eiern im Karton (© IDS Imaging Development Systems GmbH)		Abb. 4: Anomalieerkennung bei Pflanzen mit der IDS NXT (© IDS Imaging Development Systems GmbH)

Von der Schweißnahtprüfung bis zur Reifegradbestimmung

Die Arbeitsweise der Bildverarbeitungslösungen kann überall eingesetzt werden, wo optische Qualitätskontrollen notwendig sind. Klassische Branchen und Beispiele sind:

• Automobilindustrie:
  Lackkontrolle und Bauteilinspektion
• Bauindustrie:
  Schweißnahtkontrolle, Lunkererkennung in Beton- und Metalloberflächen, Kratzer- und Risserkennung in Fassaden, Fenstern und Türen
• Kunststoffindustrie:
  Kontrolle von Kunststoffteilen, Qualitätsprüfung von Spritzguss und Gusserzeugnissen
• Elektroindustrie:
  Defekterkennung an Leiterplatten, elektronischen Bauteilen und Gehäusen
• Pharmaindustrie:
  Inspektion von Tabletten sowie deren Verpackungen auf Beschädigungen oder Verunreinigungen, Etikettenkontrolle
• Lebensmittelindustrie:
  Pflanzenkrankheiten erkennen, Reifegradbestimmung von Obst und Gemüse

Abb. 5: Reifegradbestimmung von Erdbeeren mit der IDS NXT (© IDS Imaging Development Systems GmbH)		Abb. 6: Kontrolle und Vermessung von Schweißnähten (© IDS Imaging Development Systems GmbH)

 

Viele Industriekamerahersteller bieten heutzutage Bildverarbeitungslösungen für verschiedene Anwendungsfälle an. Des Weiteren hat sich der Marktplatz visionpier etabliert, auf dem sich über 120 Anwendungen befinden. Diese lassen sich in wenigen Schritten anfragen und auf individuelle Herausforderungen anpassen, ohne das eigene Kenntnisse in der industriellen Bildverarbeitung notwendig sind.

Zusammengefasst

Die automatisierte Oberflächeninspektion mithilfe industrieller Bildverarbeitung bietet präzise und zuverlässige Lösungen zur Erkennung selbst kleinster Fehler. Sie löst die Herausforderungen der manuellen Kontrolle und stellt sicher, dass Produkte höchste Qualitätsstandards erfüllen. Je nach Anwendungsfall kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, wodurch Anwendungen noch flexibler auf unterschiedliche Situationen reagieren können. Bildverarbeitungslösungen vereinen Hardware, Software und Integration, wodurch Unternehmen niederschwelligen Zugang zu zukunftsweisenden Technologien erhalten und wertvolle Entwicklungszeit sparen.

 

Über die Autorin:
Jacqueline Krauß arbeitet bei IDS Imaging Development Systems GmbH, einem langjährigen Mitglied der DGQ. IDS ist führender Industriekamerahersteller und Pionier in der industriellen Bildverarbeitung. Das Unternehmen mit Sitz in Obersulm, Baden-Württemberg, entwickelt 2D- und 3D-Kameras sowie Modelle mit künstlicher Intelligenz. Das nahezu unbegrenzte Anwendungsspektrum der Kameras erstreckt sich über verschiedenste nicht-industrielle sowie industrielle Branchen des Geräte , Anlagen- und Maschinenbaus. Mit dem Marktplatz visionpier bietet IDS Zugang zu über 120 Bildverarbeitungslösungen.

Neue Anforderungen für KI in Unternehmen: Die EU-KI-Gesetzgebung und ihre Auswirkungen auf das Qualitätswesen

Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt immer mehr Bereiche des täglichen Lebens und der Arbeit. Lange Zeit war künstliche Intelligenz nur für Entwicklungs- und Technologiebereiche interessant. In den letzten Monaten lässt sich beobachten, dass KI immer mehr auch zum Qualitätsthema wird. Überall dort, wo KI eingesetzt wird, um Kundenbedürfnisse zu erfüllen, wird sie auch Gegenstand des Qualitätsmanagements. Viele Unternehmen nutzen KI bereits in ihren Produkten, in ihren Herstellungsprozessen oder im Kundensupport. Auf diese Unternehmen kommen nun neue Anforderungen zu. Dieser Artikel ist Teil einer Serie. Der erste Teil möchte die Leser mit grundsätzlichen Qualitätsanforderungen an KI-Systeme in der aktuellen Rechtslage vertraut machen. Der Beitrag zeigt die großen Parallelen zwischen dem EU-KI-Gesetz und QM-Methoden. Folgende Artikel werden sich mit unterschiedlichen Aspekten wie KI-Absicherung und KI-Zertifizierung auseinandersetzen.

Die EU hat im Dezember 2023 das EU-KI-Gesetz verabschiedet, welches seit April 2024 in überarbeiteter Form vorliegt. Dieses Gesetz definiert Anforderungen für den Betrieb von KI-Systemen in der Europäischen Union und schafft einen einheitlichen gesetzlichen Rahmen für Hersteller und Betreiber. Die EU-KI-Gesetzgebung bewertet KI-Systeme nach einem risikobasierten Ansatz, der starke Ähnlichkeit mit bestehenden Management-Systemen wie ISO 9001 oder ISO 14001 aufweist.

KI-Anwendungen mit unzulässigen Risiken

Abbildung 1 zeigt die vier Risikokategorien für KI-Systeme gemäß EU-KI-Gesetz. Die Einstufung in eine Risikokategorie ergibt sich im Wesentlichen aus den möglichen Auswirkungen auf interessierte Parteien wie Nutzer, die Gesellschaft als Ganzes oder die Umwelt. Das KI-Gesetz verwendet den Ausdruck interessierte Partei dabei nicht. Die oberste Kategorie bezeichnet KI-Anwendungen mit unzulässigen Risiken. Beispiele hierfür sind Social-scoring-Systeme, die dazu gedacht sind, das Verhalten von Menschen zu beeinflussen. Der Betrieb solcher Systeme ist in der EU nach Ablauf einer sechsmonatigen Übergangsfrist untersagt.

KI-Systeme mit hohem Risiko

Die zweithöchste Kategorie sind KI-Systeme mit hohem Risiko. Allgemein fallen in diese Kategorie Systeme, die funktionale Sicherheitsanforderungen haben (zum Beispiel in der medizinischen Diagnostik oder dem Straßenverkehr) oder die persönlichen und wirtschaftlichen Interessen von natürlichen Personen betreffen (zum Beispiel im Finanzwesen oder der Bildung). Annex III des EU-KI-Gesetzes enthält eine Auflistung von Hochrisiko-Bereichen. In der aktuellen Fassung des wurde ein neues Kapitel zu KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck aufgenommen. Für Hersteller dieser Modelle, zu denen auch große Sprachmodelle zählen, gelten besondere Anforderungen (zum Beispiel gpt4, das Modell hinter ChatGPT). Je nach Komplexität des Modells können die Anforderungen im Hochrisiko-Bereich oder sogar darüber liegen, wenn ein systemisches Risiko festgestellt wurde.

Hochrisiko-KI-Systeme müssen eine CE-Kennzeichnung aufweisen und durch eine unabhängige dritte Stelle zertifiziert werden. Alle Hochrisiko-KI-Systeme müssen in einer zentralen EU-Datenbank registriert werden. Wenn erwiesen ist, dass ein KI-System aus einem Annex III gelisteten Bereich keinen Einfluss auf Sicherheit oder Interessen natürlicher Personen hat, dann kann das System auch als System mit mittlerem oder niedrigem Risiko behandelt werden. Die Pflicht zur externen Zertifizierung entfällt in diesem Fall, aber das System muss trotzdem an die zentrale EU-Datenbank gemeldet werden. Die Erfassung in der EU-Datenbank und die Zertifizierung gelten für einzelne KI-Produkte, nicht für eine Organisation als Ganzes. Die Zertifizierung muss für alle größeren Eingriffe wiederholt werden.

Für Hochrisiko-KI-Systeme stellt das EU-KI-Gesetz eine Vielzahl von Anforderungen. Eine genauere Betrachtung der Anforderungen wird in einem separaten Artikel besprochen. An dieser Stelle sollen nur die wichtigsten Anforderungen genannt werden:

• Einhaltung von Datenschutzvorschriften und Informationssicherheit
• Vorhandensein eines Qualitätsmanagementsystems
• Risikomanagement für vorhersehbare Fehler
• Verpflichtung zu Test und Validierung des KI-Systems
• Einhaltung der branchenspezifischen Vorschriften für funktionale Sicherheit

Die oben aufgeführten Stichpunkte zeigen den starken Überlapp zwischen der neuen EU-KI-Gesetzgebung und Methoden des klassischen Qualitätsmanagements. Aus diesem Grund gehen wir davon aus, dass das Qualitätsmanagement in Zukunft eine zentrale Rolle bei der Einführung und Überwachung von KI-Systemen einnehmen wird.

KI-Systeme mit mittlerem Risiko

Neben Hochrisiko-KI-Systemen gibt es noch Systeme mit mittlerem Risiko. In diese Kategorie fallen Systeme wie Chatbots für den Kundensupport. Diese Systeme haben nur unwesentliche persönliche und keine sicherheitsrelevanten Auswirkungen für Nutzer. Für diese Systeme gelten lediglich Transparenzanforderungen. Dies bedeutet, dass für Nutzer ersichtlich sein muss, wenn er mit einem KI-System interagiert. Der Nutzer muss ferner in Verständlicher Art und Weise über die Verarbeitung seiner Daten aufgeklärt werden. KI-generierte Inhalte sollten in maschinenlesbarer Art und Weise als solche gekennzeichnet sein (zum Beispiel durch Fingerprinting). Die EU arbeitet aktuell an einem Code of Conduct, der näher erklären soll, wie diese Anforderungen umzusetzen sind. Aktuell gibt es jedoch noch kein Veröffentlichungsdatum.

Es ist wichtig zu betonen, dass die Verantwortung für die Einhaltung von Transparenzregeln und Absicherung der korrekten Funktion hauptsächlich der Organisation zufällt, die das KI-System in Umlauf bringt. Dabei handelt es sich oft nicht um den Hersteller des KI-Modells. Insbesondere bei der Verwendung großer Sprachmodelle ist diese Unterscheidung wichtig. Chatbots sind in der Regel kundenspezifisch angepasst. Hersteller großer Sprachmodelle wie openAI agieren in diesem Fall als Lieferanten für Firmen, aber übernehmen in der Regel keine Haftung für firmenspezifische Anpassungen. Dieser Artikel beschreibt einige der Risiken, die dabei entstehen. Die Verantwortung für die Validierung der korrekten Funktion und die Einhaltung von Vorschriften obliegt der Firma, die das System für den Nutzer bereitstellt. Firmen werden somit selbst Prozesse zur Validierung ihrer KI -Lösungen implementieren müssen, wenn sie KI in ihren Produkten oder Prozessen nutzen möchten.

KI-Systeme mit vernachlässigbarem Risiko

Alle KI-Systeme, die nicht in die obersten drei Risikokategorien fallen, werden als Systeme mit vernachlässigbarem Risiko eingestuft. Für Anwendungen mit vernachlässigbarem Risiko stellt das KI-Gesetz neuen Anforderungen. Bestehende Anforderungen, zum Beispiel aus der Datenschutzgrundverordnung bleiben aber weiterhin bestehen. Wir stellen dazu ein kostenloses Self-Assessment bereit, mit dem die Risikoklasse einer KI-Anwendung bestimmt werden kann.

Abbildung 2 zeigt Umsetzungszeiten für die EU-KI-Gesetzgebung, wie sie zum 1. Mai 2024 bekannt waren. Das Verbot von Anwendungen mit unzulässigem Risiko wird bereits im November 2024 in Kraft treten. Die ersten Anforderungen, für Anwendungen mit mittlerem und hohem Risiko werden nach heutigem Kenntnisstand ab Mai 2025 in Kraft treten. Zu diesem Zeitpunkt greifen Verpflichtungen im Bezug auf Transparenz und Data Governance. Data Governance bedeutet, dass Trainings- und Testdatensätze alle für die Anwendung relevanten Kategorien oder Personengruppen abdecken müssen und dies auch nachvollziehbar zu dokumentieren ist.

Die Verpflichtung zur Zertifizierung von Hochrisikosystemen wird voraussichtlich ab Mai 2026 in Kraft treten, gefolgt von einem Übergangszeitraum von 12 Monaten. Spätestens im Mai 2027 müssen dann alle Anforderungen des KI-Gesetzes vollständig umgesetzt sein.

Auf Firmen, die bereits jetzt KI in ihren Produkten oder Prozessen nutzen, kommen daher in den nächsten Monaten folgende Aufgaben zu:

• Bewertung, in welche Risikokategorie die eingesetzten KI-Systeme fallen
• Zusammenstellung aller bindenden Verpflichtungen und Normenanforderungen
  • Gesetze (mindestens Datenschutzgrundverordnung und KI-Gesetz)
  • Managementsysteme (zum Beispiel ISO 9001:2015)
  • Branchenstandards für funktionale Sicherheit (zum Beispiel ISO 26262 für Automotive)
• Erstellung der notwendigen Dokumentation (zum Beispiel für Risikomanagement)
• Test und Validierung der eingesetzten KI-Systeme

KI ist bereits heute in vielen Branchen eine zentrale Komponente der Wertschöpfungskette. Es ist davon auszugehen, dass KI-Assistenzsysteme mit mittlerem Risiko in den nächsten 24 Monaten branchenunabhängig in nahezu alle Bürotätigkeiten Einzug halten wird. Dabei werden KI-Systeme immer mehr Aufgaben übernehmen, die heute von Menschen erledigt werden. Das Qualitätsmanagement spielt eine entscheidende Rolle bei der Absicherung und gesetzeskonformen Umsetzung dieser Systeme. Es ist daher absehbar, dass in den nächsten Monaten ein erheblicher Trainingsbedarf im Bereich Qualitätsmanagement bestehen wird, um die Fachbereiche mit den neuen Anforderungen vertraut zu machen. Qualitätsverantwortliche sollten sich zeitnah mit den IT- und Rechtsbereichen ihrer Organisationen abstimmen um die Aufgabenverteilung, sowie die benötigten Ressourcen und die erforderlichen Qualifikationen zu bestimmen.

 

Lesen Sie mehr zum Thema “Künstliche Intelligenz in der Qualität” in den folgenden Fachbeiträgen:

• Teil 1: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Bestehendes Know-how effektiv nutzen – zum Beitrag »
• Teil 2: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Welche Qualifikationen werden benötigt? – zum Beitrag »
• Teil 3: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Praktische Einführung durch iteratives Vorgehen – zum Beitrag »

 

Über die Autoren:

Dipl.-Ing. Waldemar Fahrenbruch ist Head of Q-Technology Division E-Mobility bei der ZF Friedrichshafen AG. Er ist verantwortlich für die Qualitätskostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung von Qualitätskonzepten in den Werken der Division E (TCU, Power Electronics und E-Motoren Fertigung) durch Methodenkompetenz der Qualität, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation.

Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Künstliche Intelligenz. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten. Kontakt: ki@prophet-analytics.de

Vertrauen stärken und Innovation ermöglichen: Eine digitale Qualitätsinfrastruktur für ein modernes Made-in-Germany

Produktion und Handel in immer komplexeren Wertschöpfungsnetzwerken, die fortschreitende digitale und grüne Transformation sowie technologische Innovationen sind in hohem Maße auf die verlässliche Sicherung und den effizienten Nachweis der Qualität, Sicherheit und Nachhaltigkeit von Waren, Dienstleistungen und Prozessen angewiesen. Unverzichtbar dafür ist eine moderne und leistungsfähige Qualitätsinfrastruktur (QI).

QI-Digital: Qualität smarter sichern

Im Rahmen der Initiative QI-Digital entwickeln die zentralen Akteure der Qualitätsinfrastruktur (QI) in Deutschland – die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), die Deutsche Akkreditierungsstelle (DAkkS), das Deutsche Institut für Normung (DIN), die Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik (DKE) und die Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) – gemeinsam mit Stakeholdern aus Wirtschaft und Forschung Lösungen für eine moderne Qualitätssicherung. Diese muss nicht nur den Anforderungen einer Wirtschaft gerecht werden, die zunehmend digital und vernetzt ist, sondern zudem nachhaltig und resilient sein.

Das Ziel: Qualität vertrauensvoll und effizient sichern und nachweisen. Gefördert wird die Initiative vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK). Ein engagierter Beirat mit Mitgliedern aus Wirtschaft, Forschung und Verwaltung unterstützt bei der strategischen Ausrichtung, konkreten Umsetzung und der Vernetzung.

Von einer Dokumenten- hin zu einer Datenbasierten Qualitätssicherung

Durch das Zusammenspiel von Metrologie, Normung, Konformitätsbewertung, Akkreditierung und Marktüberwachung bildet die QI die Grundlage für funktionierenden internationalen Handel und das Qualitäts-Label “Made in Germany“. Die QI selbst ist ein komplexes System aus regulativen Rahmenbedingungen und verschiedenen Institutionen, Werkzeugen und Prozessen – ihre digitale Transformation ein entsprechend umfangreiches Vorhaben.

Das Zielbild einer digitalen QI umfasst dabei datenbasierte und automatisierte Verfahren für Qualitätssicherung und -nachweis sowie einen Werkzeugkasten unter anderem aus Smart Standards und maschinenlesbaren Konformitätsnachweisen mit digitalem Akkreditierungssymbol (eAttestation). Diese bilden zusammen ein digitales Ökosystem für die QI, das es Unternehmen und anderen privatwirtschaftlichen und hoheitlichen Akteuren in Wertschöpfungsnetzwerken ermöglicht, vertrauensvoll, souverän und effizient qualitätsrelevante Daten, Informationen und Dokumentationen bereitzustellen, zu nutzen und auszutauschen. Die bisher weitgehend dokumentenbasierte, analoge und statische Qualitätssicherung wird damit fundamental transformiert hin zu einem datenbasierten, smarten System, das auf nutzungsorientierten, vorausschauenden Ansätzen fußt, die den modernen Anforderungen der Industrie 4.0 gerecht werden und effizient für nachhaltiges Vertrauen und Transparenz sorgen.

Bürokratieaufwand reduzieren

Die Anforderungen an die Umsetzung regulatorischer Vorgaben steigen für Unternehmen stetig an. Die schon bald geforderte Implementierung des Digitalen Produktpasses in der EU im Rahmen der neuen Verordnung für nachhaltige Produkte (ESPR) ist nur ein Beispiel dafür. Digitale Innovationen in der QI sind hierbei ein Schlüssel, um diese bürokratischen Herausforderungen zu bewältigen, wie Dr. Gunter Kegel, Präsident des Verbands der Elektro- und Digitalindustrie ZVEI e.V., bei einem Austausch der Initiative QI-Digital mit Bundestagsabgeordneten zu Beginn des Jahres hervorhob. Voraussetzung ist es, von der analogen, dokumentenbasierten Qualitätssicherung hin zu einer datenbasierten Arbeitsweise zu kommen. Mithilfe digitaler Prozesse und Werkzeuge der QI lasse sich der personelle und administrative Aufwand für die Unternehmen wesentlich reduzieren und die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft auch künftig sichern. Dies gilt nicht zuletzt vor dem Hintergrund des absehbar zunehmenden Fachkräftemangels.

Datenräume für die QI: Quality-X

Die Initiative QI-Digital entwickelt die nötigen digitalen Werkzeuge und Verfahren. Das wahre Potenzial der digitalen QI entfaltet sich erst, wenn ihre Akteure und Prozesse systemübergreifend und nahtlos in ein kohärentes digitales QI-Ökosystem integriert werden. Die jüngsten Entwicklungen hin zu industriellen internationalen Datenräumen ermöglichen ein solches Ökosystem.

Kernstück des angestrebten digitalen QI-Ökosystems ist Quality-X, eine föderierte Plattform zur Vernetzung von Institutionen und einfachen, sicheren Austausch qualitätsbezogener Daten und Informationen auf Basis internationaler Datenräume mit standardisierten Schnittstellen. Quality-X soll es Unternehmen erleichtern, Qualitätsnachweise zu erbringen und gleichzeitig Souveränität sichern, u.a. mit definierten Zugriffsberechtigungen. Basierend auf den Gaia-X-Grundsätzen, die Transparenz, Offenheit, Datenschutz und Sicherheit betonen, orientiert sich das Projekt an den technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen bekannter Gaia-X-Leuchtturmprojekte wie Catena-X und Manufacturing-X. In einem Whitepaper hat die Initiative QI-Digital Konzept und Idee von Quality-X zusammengefasst.

Umsetzung anhand greifbarer, praxisrelevanter Pilotprojekte

Aufgrund der Komplexität der Prozesse, Verfahren und Werkzeuge der QI, werden die Lösungen entlang konkreter, praxisrelevanter Anwendungen der Qualitätssicherung in der modernen Produktion (Industrie 4.0) und dem Betrieb technischer Anlagen entwickelt, erprobt und demonstriert. Dazu dienen der Initiative praxisnahe Testumgebungen, die die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) im Rahmen der beiden Pilotprojekte „Additive Fertigung“ und „Verlässliche Wasserstofftankstelle“ bereitstellt. Neben Forschung und Entwicklung an modernen Prüfmethoden werden dort die digitalen Werkzeuge der QI erprobt und ihr Zusammenwirken demonstriert. So können integrierte Prozessketten dargestellt werden – vom Einlesen digital über Smart Standards bereitgestellter Normen-Anforderungen (siehe Initiative IDiS von DIN und DKE) über die prozessbegleitende Konformitätsbewertung mittels moderner (Prüf-)Verfahren hin zum automatisierten Erstellen von maschinenlesbaren Prüfberichten und anderer Konformitätsnachweise, eingebettet in das datenraumbasierte System Quality-X.

Dabei zeigt sich deutlich die zunehmende Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) auch für die QI: Ganz neue Datenverfügbarkeit durch Sensortechnologien, thermographische Bildaufnahmen und andere moderne Ansätze eröffnet bisher ungekannte Möglichkeiten für die Qualitätssicherung. Entsprechende digitale, datenbasierte Prüfverfahren unter Nutzung von KI werden an der BAM entwickelt. Zudem wird das Potenzial des Federated Learning via Data Spaces erkundet. Umgekehrt ist auch die Frage der Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen ein zentrales Thema in QI-Digital. Damit der Einsatz qualitätsgesichert und vertrauensvoll erfolgen kann, werden bspw. an der PTB für den Gesundheitsbereich die Grundlagen messbarer Qualitätskriterien und Verfahren entwickelt.

Begleitforschungsaktivitäten und Stakeholder-Einbindung

Anwender und andere relevante Akteure über aktives Stakeholder-Engagement und umfassende Transferaktivtäten eng einzubeziehen, ist ein zentrales Anliegen der Initiative QI-Digital. Nicht nur ein engagierter Beirat steuert wertvolle Impulse bei. Auch ein stetig wachsendes Netzwerk liefert wichtige Informationen zu Anforderungen aus der Praxis, die in die Entwicklung der Lösungen einfließen.

Eine tragende Säule der QI sind Konformitätsbewertungsstellen. Um ihre Perspektiven und Erwartungen an eine digitale QI zu erfassen, hat die BAM in Kooperation mit der DAkkS und dem Verband Unabhängiger Prüflaboratorien (VUP) einen zielgerichteten, professionell begleiteten Dialogprozess für Prüf- und Kalibrierlabore mit ko-kreativen Online-Workshops aufgesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse aus diesen Praxiswerkstätten erlauben es, die Arbeit der Initiative noch stärker an den Praxis-Bedarfen auszurichten und weiterzuentwickeln.

Entsprechende konkrete Folgeprojekte mit interessierten Laboren bspw. zu Quality-X werden folgen. Weitere Begleitforschungsprojekte wie bspw. eine Trendstudie zur Zukunft der QI oder die internationale Vergleichsstudie der BAM zum Stand der Digitalisierung in der Konformitätsbewertung erlauben nicht nur vertiefte Erkenntnisse, sondern dienen auch der nachhaltigen Vernetzung.

Holistischer Ansatz: Technische Lösungen und geeignete Rahmenbedingungen

Ein solcher umfassender Stakeholderdialog ist auch deshalb wichtig, da neue digitale Lösungen in der QI, sowohl auf technischer als auch prozessualer Ebene zwischen Akteuren, Unternehmen (Hersteller/Inverkehrbringer/Betreiber) genauso wie Behörden/öffentliche Verwaltung (Genehmiger, Marktüberwacher, und andere), privatwirtschaftliche Konformitätsbewerter und andere Stakeholder betreffen. Die digitale Transformation der QI muss daher ganzheitlich auf verschiedenen Ebenen betrachtet werden. Sie bedeutet nicht nur technische Innovationen für Werkzeuge und Verfahren allein. Vielmehr erfordern digitale, transformative Lösungen die Gestaltung weitreichender Rahmenbedingungen an der Schnittstelle von Politik, Wirtschaft und Forschung.

Eine wesentliche Hürde können nötige Anpassungen des Rechtsrahmens sein, um innovative Lösungen tatsächlich in die Anwendung bringen zu können. Der bestehende Rechtsrahmen – von europäischen Richtlinien im Rahmen des New Legislative Frameworks über bundesdeutsche Gesetzgebung, technische Regeln bis hin zu kommunalen Verordnungen – kann mitunter so gestaltet sein, dass dieser die Einführung und Nutzung neuer, digitaler Lösungen behindert. Dies kann diverse Anwendungsbereiche betreffen – von Produktsicherheit über Umwelt- und Verbraucherschutz hin zu Handelsrecht. Es stellen sich daher die Fragen, inwiefern der bestehende Rechtsrahmen für eine digitale QI geeignet ist, bspw. welche Hürden, Hemmnisse (Stichwort Schriftformerfordernis), aber auch Potentiale sowie Anpassungsbedarfe und Gestaltungsoptionen bestehen. Im Rahmen einer von der BAM beauftragten juristischen Fachstudie werden daher gezielt alle Ebenen der Regelsetzung nach Lücken und Hindernissen für digitale Innovationen der QI untersucht. Entsprechende Analysen und abgeleitete Handlungsempfehlungen werden mit den zuständigen Akteuren, bspw. Gesetzgebern und Ministerien, aktiv geteilt und diskutiert.

Darüber hinaus ist die Initiative QI-Digital aktiv in relevanten Roadmapping-Prozessen und Normungsgremien (unter anderem bspw. zum Digitalen Produktpass) beteiligt.

QI-Digital Forum 2024

Das Jahr 2024 hält einige zentrale Entwicklungen für die QI bereit: Die EU verabschiedet den AI Act, der Digitale Produktpass nimmt Gestalt an und immer mehr europäische Datenraumkonzepte versprechen sichere digitale Ökosysteme. Diese Themen stehen daher auch im Fokus des 3. QI-Digital Forums, das am 9. und 10. Oktober an der BAM in Berlin stattfindet.

Unter dem Titel “AI Act, Data Spaces and Digital Product Passport – Setting the course for a green and digital transition“ erwarten die Besucher:innen spannende Keynotes, Paneldiskussionen und Fachvorträge sowie ein interaktiver Marktplatz mit Ausstellern und Exponaten rund um die Digitalisierung der QI. Außerdem werden Ergebnisse und Demonstratoren zu den Pilotprojekten und digitalen QI-Werkzeugen vorgestellt, die im Rahmen der Initiative QI-Digital entwickelt werden. Zudem bietet das QI-Digital Forum eine gute Gelegenheit, sich zu vernetzen und mit weiteren Stakeholdern aus der QI Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung zu diskutieren. Mehr Informationen und die Anmeldung für eine Teilnahme vor Ort oder virtuell sind über die Website der Initiative unter www.qi-digital.de abrufbar.

Einladung zur Beteiligung

Für die notwendige Weiterentwicklung der digitalen QI bedarf es des Engagements von Stakeholdern aus der QI, Wirtschaft, Politik, Verwaltung und Forschung – in Deutschland und darüber hinaus. Die Initiative QI-Digital begrüßt daher ausdrücklich die Beteiligung von Unternehmen und weiteren interessierten Akteuren.

Kontakt:
www.qi-digital.de
info@qi-digital.de

 

Über die Autoren:

Dr. Claudia Koch leitet das Referat Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) und ist Koordinatorin der BAM für die Initiative QI-Digital. Sie hat Betriebswirtschaftslehre und Internationales Wirtschaftsrecht studiert und in Innovationsökonomie an der TU Berlin promoviert.

Dr. Anna Maria Elert ist Koordinatorin der BAM für QI-Digital mit besonderem Schwerpunkt auf Themen rund um die Qualitätssicherung an technischen Anlagen. Sie hat im Fachgebiet Chemical Technology promoviert.

Lena Meyer koordiniert für die BAM QI-Digital-Aktivitäten mit Fokus auf Themen der modernen Produktion. Sie hat einen Masterabschluss in Produktionstechnik (Maschinenbau und Verfahrenstechnik).

Kontinuierliche Eignung von Prüfprozessen nach VDA Band 5 – Hintergrund und praktische Umsetzung

Die Neuauflage des VDA Band 5 aus dem Jahr 2021 enthält eine Vielzahl von Neuerungen, die für Unternehmen im Automobilbereich in Zukunft wichtig werden. Eine der wichtigsten Neuerungen stellt die Forderung eines fortlaufenden Eignungsnachweises für kritische Prüfprozesse dar. Dieser Fachbeitrag erklärt die technischen und normativen Hintergründe der Anforderung und stellt konkrete Umsetzungsmöglichkeiten dar.

Die ISO 9001:2015 definiert Begriffe für die korrekte Funktion von Prüfmitteln. Grundsätzlich müssen im Kontext der ISO 9001:2015 zu jedem Zeitpunkt Eignung und Rückführbarkeit von Prüfmitteln sichergestellt sein. Diese beiden Anforderungen finden sich in vergleichbarer Form in Automobilspezifischen Normen wie der IATF 16949 oder dem VDA Band 5 wieder. Der VDA Band 5 beschreibt unter anderem, wie Eignung und Rückführbarkeit statistisch nachgewiesen werden können. Die Nachweispflicht gilt für alle Sensoren, Messgeräte und sonstige Hilfsmittel, bei denen eine Kundenspezifikation abgeprüft wird.

Um zu verstehen, was der VDA Band 5 unter einem fortlaufenden Eignungsnachweis versteht, ist es hilfreich zu veranschaulichen was die beiden Begriffe Rückführbarkeit und Eignung bedeuten:

Begriffsdefinition Rückführbarkeit Rückführbarkeit stellt sicher, dass Messungen verschiedener Messmittel untereinander vergleichbar sind. So ist z.B. sichergestellt, dass Kunden und Lieferanten bei Messungen an Produkten zu gleichen Ergebnissen kommen. Die Vergleichbarkeit wird durch regelmäßige Kalibrierung sichergestellt. Das Kalibrierergebnis setzt sich aus Kalibrierabweichung und Kalibrierunsicherheit zusammen. Aus dem Kalibrierergebnis lässt sich eine Obergrenze für den systematischen Messfehler ableiten. Kalibrierung findet in regelmäßigen Intervallen und unter kontrollierten Bedingungen außerhalb des laufenden Produktionsprozesses statt.

Begriffsdefinition Eignung Eignung beschreibt die Unsicherheit einer Messung im Verhältnis zu einer gegebenen Toleranz (z.B. ein Zeichnungsmaß). Je kleiner die Unsicherheit einer Messung im Verhältnis zur Toleranz, desto höher ist die Eignung eines Messmittels für eine gegebene Prüfaufgabe. Abbildung 1 stellt den Sachverhalt grafisch dar. Wichtig ist, dass ein Eignungsnachweis immer unter Berücksichtigung der realen Anwendungsbedingungen geführt werden muss. Alle Einflussfaktoren, die im Serienprüfprozess wirksam sind, müssen auch im Eignungsnachweis berücksichtigt werden. Der systematische Messfehler aus der Kalibrierung ist somit einer von mehreren Einflussfaktoren, die zur Messunsicherheit beitragen.

Sicherstellung der fortlaufenden Eignung eines Prüfsystems

Bisher war es in vielen Firmen gelebte Praxis, den Eignungsnachweis einmalig bei der Inbetriebnahme oder nach größeren Änderungen durchzuführen. Die korrekte Funktion des Prüfmittels wurde lediglich über die regelmäßige Kalibrierung abgesichert. Dahinter steckt die Annahme, dass sich die Messunsicherheit eines Prüfmittels während des Betriebes nicht nennenswert verändert. Aus technischer Sicht ist dies jedoch eine gewagte Annahme. In vielen Messprozessen wird die Unsicherheit stark von äußeren Einflüssen bestimmt. Maschinen und Messaufnahmen und elektrische Kontaktierungen unterliegen beispielsweise dem Verschleiß, der über die Zeit hinweg zu einer höheren Messunsicherheit führen kann. Viele dieser äußeren Einflüsse auf die Messunsicherheit bleiben bei der regelmäßigen Kalibrierung jedoch unsichtbar.

An dieser Stelle setzt der neue VDA Band 5 an. In Kapitel 10 über die fortlaufende Eignung steht geschrieben: “Die Beurteilung der fortlaufenden Eignung, bislang oft auch als Stabilitätsüberwachung oder Messbeständigkeit genannt, hat aufgrund der Normenanforderung in der ISO 9001 an Bedeutung gewonnen.” Und weiter: “Die regelmäßige Kalibrierung der Messmittel ist im Rahmen der Prozesse zur Prüfmittelüberwachung unumgänglich (siehe Kapitel 4.5.2), reicht aber in vielen Fällen für eine umfassende Stabilitätsüberwachung nicht aus, da die Kalibrierung nicht unter tatsächlichen Einsatzgegebenheiten durchgeführt wird.”

Der VDA Band 5 stellt somit deutlich heraus, dass nicht alle Einflussfaktoren auf die Messunsicherheit durch Kalibrierung abgesichert werden können. Aus diesem Grund reicht die regemäßige Kalibrierung allein nicht aus, um fortlaufende Eignung eines Prüfsystems nachzuweisen.

Da Eignungsnachweise in der Regel mit erheblichem Aufwand verbunden sind, stellt sich die Frage, für welche Prüfprozesse ein fortlaufender Eignungsnachweis erforderlich ist. Der VDA Band 5 fordert insbesondere für sicherheitskritische und zulassungskritische Merkmale Absicherungsmaßnahmen, um die fortlaufende Eignung von Prüfprozessen sicherzustellen. In verringertem Umfang gilt diese Anforderung auch für Prüfungen von funktionswichtigen Merkmalen und Messungen, die direkten Einfluss auf die Produktqualität haben.

Praktische Umsetzung des kontinuierlichen Eignungsnachweises

Neben der Frage, für welche Prüfprozesse fortlaufende Eignung gefordert ist, ist die praktische Umsetzung eines solchen kontinuierlichen Eignungsnachweises besonders wichtig. Der zusätzliche Aufwand, der durch den kontinuierlichen Eignungsnachweis entsteht, sollte dabei so gering wie möglich ausfallen. Der VDA Band 5 schlägt zur praktischen Umsetzung einer fortlaufenden Eignungsprüfung den Einsatz von Regelkarten vor. Um die Daten für die Regelkarte zu erheben, werden regelmäßig ein oder mehrere Meisterteile geprüft und die Messwerte erfasst. Die Meisterteile sollten in sich stabil sein und ihre Messwerte über die Zeit hinweg möglichst wenig ändern. Auf diesem Weg kann die Stabilität eines Messprozesses in Bezug auf Lage und Streuung überwacht werden. Häufigkeit und Umfang der Prüfung werden auf Basis des Risikos festgelegt. Im VDA Band 5 werden als Beispiel klassische x ̅-s Karten mit einer Eingriffsgrenze von drei Standardabweichungen (99,73% Vertrauensniveau) oder gleitende Mittelwertkarten vorgeschlagen.

Abbildung 2 zeigt eine Regelkarte mit x ̅- und s-Spur, die zur Stabilitätsüberwachung eingesetzt werden kann. Der Nachteil der Regelkartentechnik besteht im beträchtlichen zeitlichen Aufwand. Prüfstände für komplexe Produkte wie Steuergeräte oder Getriebe haben hunderte von Prüfungen. Selbst wenn nur ein Teil der Messungen für die fortlaufende Eignung ausgewählt wird, kommen auf diese Art schnell dutzende Regelkarten zusammen.

Automatische Überwachung von Prüfprozessen mittels Softwarelösung

Eine digitale Auswertung von Messdaten kann den zeitlichen Aufwand für den kontinuierlichen Eignungsnachweis erheblich reduzieren. Prophet Analytics bietet eine Softwarelösung, die Prüfprozesse automatisch überwacht und bei Abweichungen Benachrichtigungen erzeugt. So ist es nicht länger notwendig, jede Regelkarte manuell zu führen und zu bewerten. Verletzungen von Eingriffs- und Warngrenzen können über automatische Benachrichtigungen gelenkt werden.

Obwohl die Regelkartentechnik das Risiko fehlerhafter Messungen deutlich verringert, erlaubt dieser Ansatz streng genommen keine fortlaufende Eignungsprüfung. Regelkarten basieren grundsätzlich auf Stichprobenprüfungen und geben somit immer nur eine Momentaufnahme wieder. Einflussfaktoren, die nur sporadisch wirksam sind, können durch Regelkarten nicht zuverlässig überwacht werden. Ein zweiter Nachteil der Regelkartentechnik ist die Tatsache, dass das Einlegen der Meisterteile in der Regel einen Eingriff in den normalen Produktionsprozess bedeutet. In Produktionsanlagen und Maschinen, die auf eine kontinuierliche Fertigung ausgelegt sind, ist so ein Eingriff nicht möglich. Beispiele hierfür sind chemische Prozesse oder die Herstellung von Blechen oder Folien.

Prophet Analytics bietet auch eine Lösung zur Stabilitätsüberwachung für Maschinen, bei denen keine Meisterteile verwendet werden können. Eine Überwachung von einzelnen Prüfmitteln ist dann möglich, wenn weitere Daten aus unterschiedlichen Quellen verfügbar sind. Abbildung 3 zeigt eine schematische Darstellung des Verfahrens. Das Verfahren nutzt Daten aus Messungen, die von anderen Prüfeinrichtungen erhoben wurden und mit dem zu überwachenden Prüfmittel korreliert sind.

Anwendung des Korrelationsverfahren in der Automobilindustrie

Ein Anwendungsbeispiel für das Korrelationsverfahren ist die Fertigung von Steuergeräten in der Automobilindustrie. Steuergeräte werden häufig mehrfach bei unterschiedlichen Temperaturen geprüft. Die Messwerte an den unterschiedlichen Prüfstationen sind korreliert. Durch Vergleich der Messwerte an den unterschiedlichen Prüfstationen kann eine Prognose für den erwarteten Messwert und ein plausibler Streubereich ermittelt werden. Abbildung 4 zeigt Messungen eines Prüfprozesses und den Zufallsstreubereich der Messung, der mit Hilfe des Korrelationsverfahrens ermittelt wurde. Messwerte außerhalb des blauen Zufallsstreubereichs würden auf eine Fehlfunktion des Messgeräts hindeuten.

Das Korrelations-Verfahren hat zwei entscheidende Vorteile gegenüber der Regelkartentechnik: Es basiert nicht auf Stichproben und ermöglicht daher je nach Anlagenaufbau bis zu 100 Prozent Überwachung. Außerdem ist das Korrelationsverfahren aufwandsneutral, weil bestehende Daten aus dem laufenden Prozess verwendet werden und kein händischer Prozesseingriff mehr erforderlich ist. Das Korrelationsverfahren und das Regelkartenverfahren lassen sich unabhängig voneinander oder in Kombination anwenden (siehe Beispielanwendung einer Stabilitätsüberwachung).

Fazit

Auf den ersten Blick bedeutet ein kontinuierlicher Eignungsnachweis für Unternehmen mehr Aufwand und mehr Kosten. Diesem Aufwand stehen aber auch Einsparungen gegenüber. Die bessere Absicherung der Prüfprozesse beugt Reklamationen vor. Da die Lage und Streuung von Prüfprozessen mit kontinuierlichem Eignungsnachweis bekannt sind, besteht auch die Möglichkeit Kalibrierintervalle neu zu bewerten und gegebenenfalls zu verlängern. Viele Unternehmen nutzen heute schon eine Kombination aus Stabilitätsüberwachung und Kalibrierung, um Kosten bei der Kalibrierung einzusparen und gleichzeitig ein hohes Maß an Absicherung zu erreichen.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Anforderung nach einem kontinuierlichen Eignungsnachweis im neuen VDA Band 5 technisch sinnvoll ist. Die Forderung kann auf grundlegende Anforderungen der ISO 9001:2015 zurückgeführt werden und verbessert die Absicherung von kritischen Prüfprozessen. Der Einsatz moderner Softwarelösungen kann helfen, ein hohes Maß an Absicherung zu erreichen, ohne unnötige händische Eingriffe in den Produktionsprozess vornehmen zu müssen. Der kontinuierliche Eignungsnachweis kann auf diesem Wege nahezu aufwandsneutral gestaltet werden.

 

Über den Autor:
Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Prüfmittel. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten.

Künstliche Intelligenz in der Qualität – Praktische Einführung durch iteratives Vorgehen

In den vergangenen Jahren sind eine Reihe von einfach zu bedienenden künstliche Intelligenz (KI) Werkzeugen entstanden, die sich problemlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen. Chatbots wie ChatGPT und Low-Code/No-Code- Lösungen sind Beispiele hierfür. Diese Entwicklung hat die Einstiegsschwelle für Mitarbeiter, die mit KI arbeiten möchten, deutlich reduziert. Im zweiten Teil der Fachbeitragsreihe haben wir die notwendigen Qualifikationen behandelt, die Mitarbeiter in Zukunft mitbringen sollten. In diesem Fachbeitrag wird anhand eines konkreten Beispiels gezeigt, wie eine Einbindung von einfachen KI-Werkzeugen einen Mehrwert im Unternehmen schaffen kann.

Die Anwendungsfälle für KI entstehen im besten Fall aus der Kreativität der Mitarbeiter und nicht aus einer übergeordneten Firmenstrategie. Das bedeutet: Reale Probleme lösen und nicht Probleme für bestehende (IT-)Lösungen suchen. Der Vorteil hierbei ist, dass zum frühestmöglichen Zeitpunkt ein Mehrwert für das Unternehmen entsteht, ohne dass große Projektbudgets ausgelobt werden müssen.

Einsatz von Methoden aus dem agilen Projektmanagement

Insbesondere durch den Einsatz der Methoden des agilen Projektmanagements (SCRUM, KANBAN) lassen sich Projekte in eigenständige Teillösungen, sogenannte Minimal Viable Products (MVP) planen. Dies hat zur Folge, dass man Produkte beziehungsweise Lösungen in einem Baukastensystem aufbaut und immer wieder verbessert und erweitert. Gleichzeitig lässt sich die hergestellte Teillösung nutzen, ohne das Gesamtergebnis abwarten zu müssen. Dieser Ansatz fügt sich nahtlos in bestehende Programme zur kontinuierlichen Verbesserung (zum Beispiel Kaizen) ein.

Hierfür ein Beispiel: In einer Produktionslinie werden Produkte durch das Prüfgerät fälschlicherweise als nicht in Ordnung (n.i.O.) eingestuft. Nach einer manuellen Analyse und dem Erstellen eines Analyseberichts des Mitarbeiters, wird das Produkt erneut getestet und durch das Prüfergebnis als in Ordnung (i.O.) eingestuft (siehe Abbildungen 1 und 2). Diese Fehlentscheidungen führen zu Verschwendungsformen wie: Fehlerkorrekturen, Lagerbestände, Wartezeiten und nicht genutztes Mitarbeiterpotential (s. sieben Arten der Verschwendung des Toyota Produktionssystems).

In der klassischen Qualitätssicherung ergreift man in erster Linie Maßnahmen, um das Prüfgerät und den Prüfprozess zu optimieren, zum Beispiel durch die klassische Six-Sigma-DMAIC-Methode. Gerade bei technisch anspruchsvollen Prüfungen muss jedoch häufig ein Kompromiss zwischen Fehlalarmen und der Gefahr eines Durchschlupfes gefunden werden, der sich mit klassischen Statistikwerkzeugen nur schwer auflösen lässt.

Machine-Learning-Methoden (ML) wie supervised learning können die bereits vorhandene Expertise des Mitarbeiters in Form eines Modells nachbilden und so offensichtliche Fehlalarme von vornherein zur Nachprüfung vorsehen. Das Modell wird dabei auf Basis bereits vorhandener Analyseberichte der Mitarbeiter trainiert.

Das Ergebnis des Pilotprojekts könnte wie folgt aussehen: Der Mitarbeiter liest die Prüfberichte des Prüfgeräts im erstellten ML-Programm ein. Algorithmen wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume erlauben es mit wenig Aufwand die Wahrscheinlichkeit für eine Fehlmessung des Prüfgeräts zu ermitteln. Abbildung 3 zeigt ein Visualisierungsbeispiel. Der Mitarbeiter kann nun alle offensichtlichen Fehlentscheide einer Wiederholungsprüfung unterziehen, ohne diese vorher im Detail zu analysieren. Alle weiteren Prüfstandsausfälle, die nicht als klare Fehlmessung klassifiziert wurden, werden zur internen Analyse weitergeleitet.

Durch dieses Pilotprojekt lassen sich nicht wertschöpfende Aufgaben des Mitarbeiters reduzieren und der Fokus liegt auf den tatsächlich fehlerhaften Produkten. Nun hat man einen MVP, der sofort einsatzfähig ist. Allerdings muss dieser MVP offline am (Prüf-) Rechner des Mitarbeiters bedient werden. Nicht alle Verschwendungsarten lassen sich so vollständig eliminieren.

Integration von Machine Learning basierten Lösungen in den Produktionsprozess

Eine weitere Reduzierung von Verschwendung ist möglich, wenn das Machine-Learning-Modell in die Maschinensteuerung integriert wird. So können beispielsweise Transportkosten eliminiert und die Linienauslastung verbessert werden. Für eine Linienintegration benötigt man in der Regel weitere Ressourcen, zum Beispiel aus der IT -und Prozessplanungsabteilung. Diese würde man im Rahmen der weiteren Projektarbeit und weitere MVPs planen. Der erste MVP bleibt über die gesamte Projektdauer nutzbar und erzielt Einsparungen. Wichtig ist auch, dass das Projekt erst aufgesetzt wird, wenn die technische Umsetzbarkeit der Lösung schon nachgewiesen ist und Projektrisiken so auf ein Minimum reduziert werden.

Die Firma Prophet Analytics hat diesen Ansatz zur Reduzierung von Prüfstandsfehlern noch weiter ausgebaut. Die Machine Learning basierte Lösung erkennt und lokalisiert Ursachen für Prüfstandsfehler im laufenden Betrieb (siehe Abbildung 4). Die Überwachung von Messprozessen auf Basis von Daten eliminiert unnötige Eingriffe in den Produktionsprozess. Im Gegensatz zu Stichprobenverfahren wie der statistischen Prozesskontrolle (SPC) werden die Prüfprozesse durchgehend überwacht. Verschwendung durch Fehlentscheide können so von Vornherein vermieden werden und die Gefahr von Durchschlupf und Kundenreklamationen wird gebannt.

Das Beispiel soll zeigen, wie die einzelnen Teilprojekte logisch auf einander aufbauen. Jeder weitere MVP hebt für zusätzliche Einsparpotentiale, aber erfordert auch mehr technisches Verständnis und eine höhere Qualifikation der Mitarbeiter.

Entwicklung neuer Berufsqualifikationen

Das bemerkenswerte an dem vorgestellten Ansatz für die Einführung von KI ist, dass interessierte Mitarbeiter automatisch höhere Qualifikationen erwerben, während sie an ihren eigenen Lösungen arbeiten. Das Ergebnis der Projekte kommt direkt ihrer eigenen täglichen Arbeit zugute und es werden nur Fähigkeiten aufgebaut, die relevant und zielführend sind. Mitarbeiter, die auf diesem Wege ein hohes Qualifikationsniveau erreicht haben, werden in der Fachwelt auch Citizen Data Scientists genannt. Diese Mitarbeiter wenden regelmäßig Methoden der KI und des Machine Learning zur Unterstützung ihrer eigentlichen Tätigkeit an, sind aber keine hauptberuflichen Data Science Experten.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der Fokus auf einfache Anwendungsfälle für KI sich direkt aus dem kontinuierlichen Verbesserungsgedanken ergibt. Das Beispiel hat gezeigt, wie sich selbst bei einfachen KI Anwendungsfällen durch mehrfache Erweiterung immer höhere Einsparpotentiale heben lassen. Das iterative Vorgehen stellt dabei sicher, dass Einsparungen zeitnah wirksam werden und Finanzierungskosten für Projekte gering bleiben. Die Qualifikation der Mitarbeiter wächst parallel zur Umsetzung mit jedem KI-Anwendungsfall. Das natürliche Ende dieses iterativen Aufbaus von Qualifikationen ist der Citizen Data Scientist. Der Citizen Data Scientist kann KI-Methoden einsetzen und bringt ein hohes Maß an anwendungsspezifischen Kenntnissen mit.

 

Lesen Sie auch die ersten beiden Teile der Reihe “Künstliche Intelligenz in der Qualität“:

• Teil 1: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Bestehendes Know-how effektiv nutzen – zum Beitrag »
• Teil 2: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Welche Qualifikationen werden benötigt? – zum Beitrag »

 

Über die Autoren:

Dipl.-Ing. Waldemar Fahrenbruch ist Head of Q-Technology Division E-Mobility bei der ZF Friedrichshafen AG. Er ist verantwortlich für die Qualitätskostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung von Qualitätskonzepten in den Werken der Division E (TCU, Power Electronics und E-Motoren Fertigung) durch Methodenkompetenz der Qualität, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation.

Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Künstliche Intelligenz. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten. Kontakt: ki@prophet-analytics.de

Künstliche Intelligenz in der Qualität – Welche Qualifikationen werden benötigt?

Künstliche Intelligenz (KI) in ihrer aktuellen Form hat eine hohe Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Viele Firmen stellen sich die Frage, wie sie sich am besten auf die neuen Entwicklungen vorbereiten können. Einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren ist dabei die Qualifikation der Mitarbeiter. Im ersten Teil dieser Serie wurde gezeigt, dass das Qualitätswesen eine vergleichsweise kleine Einstiegsschwelle in diese neuen KI-Technologien hat. Die Aufgabe des Qualitätswesens war es seit jeher, mit Hilfe von Daten und Statistik Transparenz zu schaffen und Verbesserungspotentiale zu heben. KI stellt somit in vielerlei Hinsicht eine Erweiterung des bestehenden Methodenkoffers dar. Auch für das Qualitätswesen stellt sich jedoch die Frage, wie Mitarbeiter am besten für den Einsatz neuer Methoden qualifiziert werden können.

In diesem Beitrag beschreiben wir drei Stufen der Qualifikation mit Mindestanforderungen. Die niedrigste Qualifikationsstufe ist dabei in der Regel für alle Qualitätsmitarbeiter ohne erweiterte Trainingsmaßnahmen erreichbar. Es wird gezeigt, dass sich mit jeder Qualifikationsstufe neue Anwendungsfälle erschließen lassen, die weitere Einsparpotenziale bieten. Welche Methoden für den einzelnen Mitarbeiter relevant sind, hängt vom Einsatzbereich innerhalb der Qualität ab. Es wird daher gezeigt, in welchem Bereich welche Technologie am besten einsetzbar ist und wie hoch die Einsparpotenziale typischerweise sind.

Methoden der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungsgebiete innerhalb des Qualitätswesens

Tabelle 1 zeigt eine Übersicht, welche Methoden für das Qualitätsmanagement und die Qualitätssicherung relevant sind. Die Methoden fallen in zwei große Bereiche der künstlichen Intelligenz: Machine Learning und generative KI. Machine Learning beinhaltet sowohl erweiterte statistische Verfahren als auch Bilderkennung. Generative KI wurde durch den Chatbot ChatGPT und die Bildverarbeitungsmodelle Midjourney und Stable Diffusion bekannt. Chatbots eignen sich zur Verarbeitung großer Textmengen (z.B. Normentexten oder Kundenanforderungen). Bildverarbeitungsmodelle sind im Qualitätsbereich weniger von Interesse.

Eine weniger bekannte Anwendung generativer KI ist die Einbettung (embedding). Einbettung erlaubt Texte zu gruppieren oder auf Ähnlichkeit zu prüfen. So können beispielsweise Kundenbewertungen zusammengefasst werden oder 8D Berichte nach ähnlichen Fehlerbildern durchsucht werden. Einbettung kann als eine Art erweiterte Schlagwortsuche verstanden werden, bei der nicht mehr nach exakten Übereinstimmungen, sondern nach ähnlichen Sinnzusammenhängen gesucht wird.

Eine weitere wichtige Disziplin stellt die Visualisierung von Daten dar. Visualisierung ist kein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, aber sie spielt eine wichtige Rolle in der Vermittlung von Ergebnissen. Insbesondere bei komplexeren Methoden des Machine Learnings ist eine gute Visualisierung unabdingbar.

Tabelle 1 kann in drei Anwendungsgruppen unterteilt werden. Visualisierung spielt überall dort eine große Rolle, wo aus Daten Korrekturmaßnahmen abgeleitet werden. Dies ist in der Problemlösung und Prozessverbesserung (KVP/Kaizen) der Fall. Auch in der Fertigung findet man solche Anwendungsfälle (z.B. Shopfloorvisualisierungen). Diese Anwendungsfälle lassen sich häufig mit geringem Aufwand und No-Code-Werkzeugen umsetzen.

Die zweite Anwendungsgruppe Generative KI beinhaltet Anwendungsfälle, bei denen große Mengen an Text analysiert und verarbeitet werden müssen. Das Qualitätsmanagement hat einen starken Bezug zu Normen, Richtlinien und Kundenvorgaben. Generative KI können in Form von Chat Bots viele Aufgaben vereinfachen (z.B. der Vergleich unterschiedlicher Normen oder das Erstellen von Gap-Listen bei Normänderungen). Außerdem können Chatbots mit geeigneten Prompts Problemlösungsprozesse unterstützen.

Die dritte Anwendungsgruppe umfasst das Machine Learning. Machine Learning hat eine große Überschneidung mit klassischer Statistik. Statistikwerkzeuge sind in der Qualitätssicherung weit verbreitet. Machine Learning bietet Methoden zum Klassifizieren und Clustern von Daten. Es können auch Modelle und Prognosen über zukünftige Verläufe erstellt werden. Diese Methoden eignen sich auch hervorragend zur Analyse großer Datensätze, die in modernen Produktionsprozessen entstehen.

Die Frage, die sich Mitarbeitern und Führungskräften gleichermaßen stellt ist: Welche Anwendungsfälle können mit den zur Verfügung stehenden Zeitressourcen bearbeitet werden und wie hoch sind die zu erwartenden Einsparungen. Tabelle 2 soll hierzu eine Hilfestellung geben. Auf der horizontalen Achse sind die zu erwartenden Einsparsummen und auf der vertikalen Achse sind die benötigten Ressourcen abgetragen. Es zeigt sich, dass mit höheren Qualifikationen und größerem Zeiteinsatz auch Anwendungen erschlossen werden können, die größere Einsparungen hervorbringen. Mit Hilfe der Tabelle können Qualifikationsmaßnahmen und Einsparziele zu einer Strategie mit Zielvorgaben verzahnt werden. Es ist wichtig zu betonen, dass es sich bei der Einteilung um Erfahrungswerte handelt, die je nach Anwendung abweichen können.

Als Pilotprojekte für künstliche Intelligenz eignen sich Anwendungsfälle der einfachen Kategorie. Diese Projekte können in der Regel ohne Einsatz von Programmierung erstellt werden und nutzen entweder vorgefertigte Lösungen wie ChatGPT oder Low-code-/No-Code-Software wie PowerBI oder KNIME. Das Ergebnis solcher Projekte sind häufig Dashboard-Lösungen oder kleine Werkzeuge. Sie können elegant in bestehende Prozesse eingebunden werden und reduzieren den Arbeitsaufwand bei wiederkehrenden Tätigkeiten. Der Fokus auf einfache Pilotprojekte erzeugt schnellen Mehrwert und Motivation.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass einfache Projekte, wenn sie erfolgreich sind, immer wieder erweitert werden und von der einfachen auf die fortgeschrittene oder sogar anspruchsvolle Stufe gelangen. Ähnlich wie beim agilen Projektmanagement entsteht auf jeder Stufe neuer Mehrwert.

Typische Anforderungsprofile für Mitarbeiter der unterschiedlichen Qualifikationsniveaus

Ein Beispiel soll dies verdeutlichen: Viele Firmen nutzen automatische Prüfsysteme. Bei schwierigen Prüfaufgaben muss oft ein gewisses Maß an Fehlentscheidungen in Kauf genommen werden. Die Fehlerteile müssen dann händisch nachkontrolliert und gegebenenfalls nachgeprüft werden. Die Nachprüfentscheidung basiert oft auf einfachen Regeln. Diese Regeln lassen sich leicht mit Hilfe von Machine Learning auf Software übertragen, wenn eine ausreichende Anzahl von Beispielen vorhanden sind.

Das Ergebnis eines einfachen Pilotprojekts könnte wie folgt aussehen: Der Mitarbeiter liest die n.i.O.-Prüfberichte im erstellten ML-Programm ein. Das Programm gibt als Ergebnis alle Fehlentscheide mit einem zugehörigen Vertrauensniveau aus. Der Mitarbeiter kann alle offensichtlichen Fehlentscheide einer Wiederholungsprüfung unterziehen, ohne die Ausfälle im Detail zu analysieren. Durch das Pilotprojekt lassen sich repetitiven Aufgaben des Mitarbeiters reduzieren und er kann seinen Fokus den Echtfehlern widmen.

Das Pilotprojekt lässt sich in die fortgeschrittene Stufe erweitern, wenn die Software in die Produktionslinie integriert wird. Die benötigten Ressourcen steigen und es werden mehr Kenntnisse aus der IT und den technischen Abteilungen benötigt, aber die Einsparung ist ungleich größer. Da die Entscheidung nun innerhalb der Produktionsmaschine erfolgt, fallen Transportschritte und händische Teileerfassung in der Analyse weg. Dieses iterative Vorgehen minimiert Umsetzungsrisiken und erzeugt zählbaren Mehrwert bei jeder Erweiterung.

Die fortgeschrittene Aufwandskategorie benötigt bereits Grundkenntnisse in der Programmierung. R und Python sind hier die am weitesten verbreiteten Programmiersprachen [5]. Diese Programmiersprachen sind in vielen anderen Werkzeugen integriert, so dass beispielsweise ein Knime- oder PowerBI-Dashboard verwendet werden kann, um die Ergebnisse zu visualisieren, die mit einem Python Skript berechnet wurden. Mitarbeiter mit fortgeschrittener Qualifikation können Projekte mit erheblichen Einsparpotentialen umsetzen. Gleichzeitig sind die Projekte meist noch klein genug, um als Abschlussarbeit oder als Sonderaufgabe neben dem Tagesgeschäft bearbeitet zu werden.

In die anspruchsvolle Kategorie fallen Projekte, die von hochqualifizierten Mitarbeitern bearbeitet werden müssen. Die Einsparpotenziale sind hier nach oben offen, aber in der Regel sind diese Projekte so groß und komplex, dass Mitarbeiter mehrer Fachabteilungen zusammenarbeiten müssen. Oft werden bei solchen Projekten auch externe Experten hinzugezogen, um Qualifikationslücken innerhalb des Teams zu kompensieren. Anspruchsvolle Projekte zielen oft darauf ab, komplette Arbeitsabläufe zu komplett zu automatisieren. Ein Anwendungsbeispiel hierfür ist die Automatisierung der Überwachung von Prüfmitteln, die heute in der Regel händisch und unter hohem Aufwand erfolgt.

Mitarbeiter, die das höchste Qualifikationsniveau erreichen, sind Spezialisten. Im letzten Beitrag wurde die große Ähnlichkeit zwischen dem IBM Data Science Modell und Six Sigma dargestellt. Ähnlich wie ein Six Sigma Black Belt haben diese Spezialisten oft die Aufgabe, weniger qualifizierte Mitarbeiter anzuleiten und zu unterstützen.

Tabelle 3 zeigt Mindestqualifikationen für die Aufgabenkategorien aus Tabelle 2. Die erforderlichen Qualifikationen fallen in zwei Kategorien: Statistikkenntnisse, die benötigt werden, um die Korrektheit der Auswertungen bewerten zu können und Programmierkenntnisse, die für anspruchsvolle Anwendungen erforderlich sind. Auch hier handelt es sich um Erfahrungswerte. Im Einzelfall können die notwendigen Qualifikationen abweichen.

Die Tabelle 3 soll eine Richtschnur darstellen, was Mitarbeiter üblicherweise benötigen, um KI Aufgabenstellungen zu bearbeiten. Die Richtschnur ermöglicht Führungskräften, ihre Qualifikationsmaßnahmen auf ihre eigenen Anwendungen abzustimmen. Sie stellt außerdem sicher, dass Mitarbeiter mit Aufgaben betraut werden, die zu ihrem Qualifikationsprofil passen und so weder über- noch unterfordert sind. Wenn die Möglichkeit besteht, ist interne Qualifikation externer Unterstützung vorzuziehen. Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass die Mitarbeiter aus der eigenen Domäne die Daten, Prozesse und Produkte des Unternehmens bereits kennen. Externe Experten müssen sich dieses Wissen erst erarbeiten.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Qualifikation der Mitarbeiter eine Schlüsselrolle bei der Einführung von KI im Qualiätsbereich darstellt. Die Qualifikation der Mitarbeiter bestimmt die Anwendungsfälle, die bearbeitet werden können. Aus diesem Grund müssen Qualifikationsmaßnahmen und die Projektplanung für den Einsatz von KI auf einander abgestimmt sein. Die beigestellten Tabellen liefern Richtwerte für gängige Anwendungsfälle und erlauben es Führungskräften, die richtigen Prioritäten bei der Einführung von KI zu setzen.

 

Lesen Sie auch die beiden anderen Teile der Reihe “Künstliche Intelligenz in der Qualität“:

• Teil 1: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Bestehendes Know-how effektiv nutzen – zum Beitrag »
• Teil 3: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Praktische Einführung durch iteratives Vorgehen – zum Beitrag »

 

Über die Autoren:

Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Künstliche Intelligenz. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten. Kontakt: ki@prophet-analytics.de

Dipl.-Ing. Waldemar Fahrenbruch ist Head of Q-Technology Division E-Mobility bei der ZF Friedrichshafen AG. Er ist verantwortlich für die Qualitätskostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung von Qualitätskonzepten in den Werken der Division E (TCU, Power Electronics und E-Motoren Fertigung) durch Methodenkompetenz der Qualität, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation.

Künstliche Intelligenz in der Qualität – Bestehendes Know-how effektiv nutzen

Viele Branchen sind heute mit stetig steigenden Qualitätsanforderungen konfrontiert. Zusätzlich erfordern komplexere Produkte erweiterte Absicherungen im Herstellungsprozess. Gleichzeitig stehen viele Hersteller vor der Herausforderung, Kostenoptimierungen umzusetzen, um langfristig wirtschaftlich zu bleiben. Wie kann Qualität diesen Spagat schaffen?

Neue Methoden im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des Machine Learnings bieten Möglichkeiten, um Verbesserungspotenziale auf Basis bestehender Daten zu heben. Besonders bei komplexen Produktionsabläufen kann Machine Learning zu neuen Erkenntnissen führen. Für Praktiker stellt sich allerdings die Frage, wie sich neue Methoden sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen.

Dieser Beitrag zeigt auf, dass es große Überschneidungen zwischen klassischen Q-Werkzeugen und modernen KI Methoden gibt. Machine Learning, als Unterdisziplin der KI, wird den Methodenkoffer der Qualität langfristig erweitern. Der Beitrag nennt darüber hinaus Erfolgsfaktoren für Mitarbeiter und Führungskräfte, die Machine Learning in ihrer Firma einsetzen wollen, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten.

Machine Learning als Prozess und Methode

Der Einstieg in den Bereich des Machine Learnings gestaltet sich in der Qualität wesentlich einfacher als in anderen Ressorts. In Abbildung 1 ist ein Vergleich der Methoden des PDCA-Zyklus, der Six Sigma DMAIC Methode und der IBM Data Science Methode dargestellt. Die Abbildung zeigt die Parallelen der Ansätze.

Alle drei Methoden verfolgen das gleiche Ziel: Nachhaltige Lösung eines bestimmten Problems.

Machine Learning und klassische Qualitätswerkzeuge basieren grundsätzlich auf Methoden der Statistik (induktive, deskriptive und explorative Statistik). Hier zeigen sich ebenfalls große Überschneidungen zwischen den beiden Ansätzen. Somit ist das Grundwissen für Machine Learning in vielen Qualitätsbereichen bereits vorhanden.

Auch prozessseitig gibt es große Parallelen zwischen KI-Projekten und dem klassischen Qualitätswesen. KI-Anwendungen lassen sich durch das Turtle Modell beschreiben (vergleiche Abbildung 2). In diesem Fall liegt der Fokus auf Dateneingabe, Verarbeitung mit Generierung der wertschöpfenden Informationen und Datenausgabe. Der Ansatz ist jedoch gleich.

Was bleibt ist die Frage, wie eine gute Umsetzungsstrategie aussehen kann, um die neuen Machine Learning Werkzeuge im Unternehmen einzuführen. Eine der größten Hürden bei der Nutzung von Machine Learning besteht darin, Daten in geeigneter Art und Weise für die Mitarbeiter bereitzustellen. Hierbei kommt den Führungskräften eine Schlüsselrolle zu.

Datenverfügbarkeit und Dokumentation

Führungskräfte haben großen Einfluss darauf, wie und in welcher Form Daten abgelegt werden. Es gilt darauf achten, dass von vornherein möglichst nur maschinenlesbare Daten erzeugt werden.

Folgende Prinzipien helfen dabei, dieses Ziel zu erreichen:

• Standardisierung der Daten mit einem einheitlichen Datenmodell
• Nutzung von Datenbanken als Datenablage
• Wenn keine Datenbank verwendet werden, sind einfach interpretierbare Dateiformate (z.B. csv oder xml) sinnvoll
• Für Prozessdokumentation sollten feste Formulare mit möglichst wenig Freitext gewählt werden.

Die zweite Aufgabe für Führungskräfte besteht darin die Daten verfügbar zu machen. Es müssen Schnittstellen geschaffen werden, über die die Mitarbeiter sicher auf Daten zugreifen können. Dabei muss sichergestellt sein, dass eine fehlerhafte Abfrage nicht zu ungewolltem Datenverlust führen kann. Dies ermöglicht einen spielerischen Umgang mit Daten ohne Risiko. Anschließend sind die Mitarbeiter an der Reihe diese Daten gewinnbringend zu nutzen.

Auswahl geeigneter Anwendungen

Eine wichtige Aufgabe der Qualität war es seit jeher Transparenz zu schaffen und Optimierungspotenziale aufzudecken. Diese Aufgabe wird im Datenzeitalter noch wichtiger. Der Umgang mit Daten wird in Zukunft eine grundlegende Anforderung an Mitarbeiter im Qualitätswesen sein. Es ist jedoch nicht realistisch, alle Qualitätsmitarbeiter auf das Qualifikationsniveau von Datenspezialisten zu heben. Dies ist aber auch nicht nötig. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer geeigneten Auswahl von Softwarewerkzeugen.

No-Code/Low-Code Lösungen, wie KNIME oder Tableau, bieten einfache Möglichkeiten, die Einstiegsschwelle für Mitarbeiter zu senken und schnellen Mehrwert zu schaffen. Grafische Visualisierungen und Dashboards stellen dabei einen guten Einstieg in die Welt des Machine Learnings dar. Dashboards können beispielswese gleichzeitig Auskunft über verschiedene Kennzahlen (z.B. Stillstandszeiten, OEE oder Ausschuss) geben und lassen sich gut in tägliche Shopfloormeetings einbinden. Es werden keine Programmierkenntnisse benötigt, um einfache Dashboards zu erstellen. Die Anleitungen sind meist frei im Internet verfügbar und viele Werkzeuge können kostenlos verwendet werden. Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Dashboards ist, dass die Daten nicht mehr von Hand eingepflegt werden. So können die Mitarbeiter sich auf die Lösung der Probleme konzentrieren. Dies erhöht die Akzeptanz und motiviert die Mitarbeiter nach weiteren Anwendungen zu suchen. Der Übergang zum tatsächlichen Machine Learning (zum Beispiel durch Erweiterung von Dashboards für Klassifikation und Prognosen) ist fließend.

Ein weiteres Themenfeld für einen einfachen Einstieg sind Sprachmodelle. KI-Werkzeuge wie ChatGPT können Daten und Texte schnell zusammenfassen oder Fragen zu den Eingangsdaten beantworten. Sprachmodelle benötigen ebenfalls keine Programmiererfahrung und eignen sich hervorragend für Einsteiger. Interessant sind Sprachmodelle auch deshalb, weil sie sich einfach anpassen und mit anderen Systemen verknüpfen lassen (zum Beispiel automatische Terminbuchungen im Kalender oder Erfassung von Kundenreklamationen). Folgender Link zeigt ein angepasstes Sprachmodell, welches Fragen zu ISO 9001 oder IATF 16949 beantwortet. Sprachmodelle und Datenverarbeitung werden in den nächsten Jahren noch sehr viel enger zusammenwachsen. Beispiele hierfür sind Copilotfunktionen, die den Benutzer bei seiner Arbeit unterstützen und für Microsoft Windows und Office bereits erprobt werden.

Was die Zukunft bringt

Wir gehen davon aus, dass Programmierkenntnisse durch weitere Verbreitung von Copiloten und Low-Code/No-Code Werkzeugen an Bedeutung verlieren werden. Machine Learning wird damit für mehr Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse einsetzbar.

Im Zuge dieser Entwicklung werden immer mehr Methoden des Machine Learnings (Clustern, Klassifikation, Regression oder Prognosen auf Basis von Modellen) in den Methodenkoffer des Qualitätswesens integriert werden. Die grundlegende Arbeitsweise des Qualiätswesens nach PDCA und DMAIC bleibt dabei erhalten. Die neuen Werkzeuge aus dem Bereich Machine Learning versprechen schnellere Problemlösung und hohe Transparenz. Mitarbeiter, die heute noch händisch Daten erfassen und verarbeiten, werden entlastet und können so weitere Verbesserungen für das Unternehmen erzielen.

Unternehmen können diese Entwicklung aktiv fördern, indem sie die Datenqualität und Datenverfügbarkeit verbessern (siehe Abbildung 3). Mitarbeiter sollten spielerisch an Datenverarbeitung und Machine Learning herangeführt werden und ihre intrinsische Motivation sollte durch geeignete Schulungen aktiv unterstützt werden. Der Fokus für Qualifikation sollte dabei darauf liegen die Methoden des Machine Learnings zu kennen und diese Methoden mittels Low Code / No Code Lösungen im Unternehmenskontext einzusetzen.

 

Lesen Sie auch die beiden anderen Teile der Reihe “Künstliche Intelligenz in der Qualität“:

• Teil 2: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Welche Qualifikationen werden benötigt? – zum Beitrag »
• Teil 3: Künstliche Intelligenz in der Qualität – Praktische Einführung durch iteratives Vorgehen – zum Beitrag »

 

Über die Autoren:

Dipl.-Ing. Waldemar Fahrenbruch ist Head of Q-Technology Division E-Mobility bei der ZF Friedrichshafen AG. Er ist verantwortlich für die Qualitätskostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung von Qualitätskonzepten in den Werken der Division E (TCU, Power Electronics und E-Motoren Fertigung) durch Methodenkompetenz der Qualität, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation.

Dr.-Ing. Stefan Prorok ist Geschäftsführer der Prophet Analytics GmbH und DGQ-Trainer für Qualitätssicherung und Künstliche Intelligenz. Prophet Analytics unterstützt Unternehmen in allen Phasen Ihrer KI-Umsetzung mit Trainings- und Beratungsangeboten. Kontakt: ki@prophet-analytics.de

KI in der Qualitätssicherung – Open Source Werkzeuge geben künftig den Takt vor

Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle gehören vor allem in fertigenden Unternehmen zu den wichtigsten Schritten der Wertschöpfungskette. Hierfür stehen immer mehr Daten zur Verfügung, die es zu verarbeiten gilt. Eine immer größere Rolle spielen hierbei Open-Source-Anwendungen für Big Data Analytics und KI wie beispielsweise Python. Gemeinsam mit DATATRONIQ und der AdvancedAnalytics.Academy hat die DGQ ein Training entwickelt, das den Teilnehmern einen strukturierten Zugang zu dieser Programmiersprache ermöglicht.

Durch die zunehmende Digitalisierung der Produktionsprozesse, den Aufbau und Ausbau von Sensorik sowie die Fortschritte in der Messtechnik stehen künftig deutlich mehr qualitätsbeschreibende und weitaus hochauflösendere Daten zur Verfügung, um die Qualität von Bauteilen oder Prozessen bewerten zu können.

Stetig wachsende Datenvolumina erfordern neue Analysewerkzeuge

Um die großvolumigen Daten künftig effizient verarbeiten und analysieren zu können, werden Werkzeuge benötigt, die sich problemlos mit den wachsenden Datenmengen skalieren lassen. Sie müssen außerdem in der Lage sein, die Datenverarbeitung automatisiert und idealerweise inline durchzuführen. Unternehmen können somit manuelle und stichprobenbasierte Prüfprozesse durch automatisierte Inline-Kontrollen im Fertigungsprozess ersetzen. Neben der vollständigen Prüfabdeckung in Form einer 100-prozentigen Digitalprüfung führt dies auch zu einer weiteren Erhöhung der Wertschöpfung.

KI findet Auffälligkeiten im Prozess und liefert Erklärungen für Prozess-Anomalien

Herkömmliche Mess- und Analysemethoden überwachen in der Regel einzelne Messreihen hinsichtlich einer Verletzung von Toleranzgrenzen (sogenannte univariate Analysen). Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) sind dagegen in der Lage, ein Vielfaches an hochfrequenten Zeitreihen auf einmal zu analysieren (multivariate Analysen). Dadurch ist es möglich, auch Korrelationen zwischen einzelnen Messreihen zu analysieren und diese automatisiert nach Auffälligkeiten zu durchforsten. Dabei entdecken KI-Methoden nicht nur Anomalien, sondern liefern zusätzlich auch noch Erklärungskomponenten, um die Ursachen für eine aufgetretene Messanomalie zu deuten und schneller interpretieren zu können. Dadurch lässt sich die Fehlersuche bei Qualitätsproblemen deutlich beschleunigen.

Open-Source-Werkzeuge sind „Quasi-Standard“ für Big Data Analytics und KI

In den letzten zehn Jahren haben sich Open-Source-basierte Werkzeuge zu den Schlüsseltechnologien moderner Big-Data-Infrastrukturen entwickelt – mit Python als „Quasi-Standard“ für Data Analytics, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Dabei geben heute Open-Source-basierte Technologien wie Python, Spark oder Kafka den Takt für die Verarbeitung und die Analyse großer Datenmengen vor. Neue Statistik- und KI-Algorithmen werden in einer weltweiten Community quasi im Tagesrhythmus entwickelt und stehen zur Verwendung in Python bereit.

Bewährte SPC-Methoden werden durch KI-Algorithmen erweitert

Der Vorteil von Python besteht darin, dass alle bewährten und für SPC relevanten Statistik-Methoden verfügbar sind. Darüber hinaus stehen mächtige Visualisierungs- und Chart-Bibliotheken bereit, mit denen man sämtliche Methoden der statistischen Prozesskontrolle (SPC) wie Scatter Plots, Pareto Charts, Bar Charts, Regelkarten bis hin zu Gage RnR Charts abbilden kann. Erweitert werden die SPC Methoden durch mächtige multivariate KI-Algorithmen, welche die Verwendung von unüberwachten (Unsupervised Learning), halb-überwachten (Semi-supervised Learning) und überwachten Lernmethoden (Supervised Learning) ermöglichen. Eine weitere Stärke von Python stellt die Verarbeitung von nahezu allen gängigen Datenformaten dar, so dass beispielsweise auch die Verarbeitung von Audio-, Bild- und Video-Formaten im Rahmen von Qualitätskontrollen problemlos möglich ist.

Ein neues DGQ-Schulungsformat für die Nutzung von Python in der Qualitätskontrolle

Gemeinsam mit der Deutschen Gesellschaft für Qualität und der DATATRONiQ GmbH hat die AdvancedAnalytics.Academy ein innovatives Schulungskonzept entwickelt. Die Teilnehmer werden durch ein dreitägiges Training in die Lage versetzt, die Vorzüge von Python von der Pike auf kennenzulernen. Mit dem erlernten Know-how können sie mit den ersten praktischen Anwendungen in Sachen KI-basierter Qualitätskontrolle beginnen. Das E-Training „Qualitätsprozesse mit Python automatisiert analysieren“ startet zunächst mit einer Einführung in Python, um die Grundzüge der Programmiersprache kennenzulernen. Mit dem Erlernen der wesentlichen Datenverarbeitungsfunktionen, Statistikmethoden und Visualisierungstechniken wird die Grundlage für die Verwendung von Python im Rahmen der statistischen Prozesskontrolle (SPC) geschaffen. Hier werden im Six-Sigma-Kontext die etablierten Statistikmethoden vorgestellt, wie beispielsweise Berechnungen der Prozessfähigkeit, Verwendung von Regelkarten in Abhängigkeit der zugrundeliegenden Stichprobe, Gage RnR. Darüber hinaus behandelt das Training auch gängige Statistikmethoden, wie beispielsweise Pareto-Charts, Bar-Charts, Box-Plots, Violin Plots und Korrelations-Matrizen beziehungsweise -Heatmaps. Ein weiterer Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt in der praktischen Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz im Rahmen der Qualitätskontrolle. Hier werden die theoretischen Grundlagen rund um notwendige Datenaufbereitungstechniken, die wichtigsten Algorithmen, das Trainieren von KI-Modellen, deren Interpretation sowie dem Deployment der Modelle in Rahmen einer Produktivsetzung behandelt. Um den Praxisbezug über die gesamte Schulung hinweg aufrecht zu erhalten, begleiten praktische Übungen alle theoretischen Inhalte. Sämtliche Datenbeispiele in den praktischen Übungen stellt DATATRONiQ in Form anonymisierter Realdaten aus Fertigungsprozessen bereit.

Eine moderne cloudbasierte KI Plattform als kollaborative Schulungsumgebung

Um den Anforderungen an eine reibungslose Durchführung des E-Trainings gerecht zu werden, wurde mit AltaSigma eine moderne cloudbasierte KI-Plattform bereitgestellt. Die Teilnehmer können ausschließlich über den Browser darauf zugreifen. Somit werden lokale Installationen auf den Rechnern der Teilnehmer vermieden. Es ist zudem sichergestellt, dass sie mit den identischen qualitätsgesicherten Python Bibliotheken arbeiten können. Über AltaSigma haben alle Teilnehmer Zugriff auf die Daten, Übungen und Lösungen, welche per Notebooks bereitgestellt werden. Im Rahmen der Bearbeitung der einzelnen Übungen erlernen die Teilnehmer neben der reinen Programmierung in Python zusätzlich das kollaborative Arbeiten in einer modernen cloudbasierten KI-Plattform.

 

Die nächsten Schulungstermine stehen bereits fest
Das E-Training „Qualitätsprozesse mit Python automatisiert analysieren“ geht im Oktober 2022 in die nächste Runde und findet in Form von fünf Nachmittagsveranstaltungen vom 19.10. – 28.10.2022 online statt. Ab sofort ist die Anmeldung zum Training im Online-Shop möglich.

Über den Autor

Stefan Weingärtner ist Gründer und Geschäftsführer der DATATRONiQ GmbH, einem innovativen AIoT Lösungsanbieter für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). Darüber hinaus ist er Gründer und Geschäftsführer der AltaSigma GmbH, einem Anbieter einer innovativen Enterprise AI Orchestration Plattform, mit der Unternehmen Künstliche Intelligenz in ihrem jeweiligen Geschäftsfeld in kürzester Zeit effizient nutzen können. Davor war er Gründer und Geschäftsführer der DYMATRIX. Mit über 25 Jahren Berufserfahrung im Data Science Consulting- und Applikations-Umfeld zählt er zu den erfahrensten und renommiertesten Experten in dieser Domäne in Deutschland. Er ist als Dozent an verschiedenen Hochschulen tätig, Autor zahlreicher Fachbeiträge zum Thema Machine Learning und Herausgeber der Buchreihe „Information Networking”.

KI-basierte Bildverarbeitung in der Qualitätssicherung

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren insbesondere in der Bildverarbeitung ihr hohes Potenzial gezeigt. Allgemein bekannt sind hier vor allem Klassifizierungsaufgaben, wie beispielsweise die Unterscheidung zwischen Hunde- und Katzenbildern [Golle 2008]. Im industriellen Umfeld findet man Klassifizierungsaufgaben insbesondere in der Qualitätssicherung (QS). Die in der Bildverarbeitung eingesetzten KI-Methoden sind vor allem aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) und können den überwachten Lernverfahren zugeordnet werden. Unüberwachte Lernverfahren spielen hier eine eher untergeordnete Rolle. (mehr …)

Blick in die Black Box: Erklärbarkeit maschineller Lernverfahren

In den letzten Jahren hat das maschinelle Lernen (ML) als Teildisziplin der künstlichen Intelligenz in vielen Bereichen, wie etwa der Produktion oder Medizin, verstärkt an Bedeutung gewonnen. Immer wichtiger wird dabei das sogenannte Deep Learning, das heißt das Training tiefer künstlicher neuronaler Netze (KNN) mittels großer Datensätze für eine bestimmte Aufgabe. Oftmals übertreffen Modelle, die durch Deep Learning erstellt wurden, sogar den Menschen (OpenAI 2019). Allerdings stellen viele ML-Verfahren, und hierzu zählen auch die gerade genannten tiefen KNN, eine Art „Black Box“ dar. Das bedeutet, dass getroffene Entscheidungen dieser Verfahren aufgrund komplexer interner Prozesse für den Menschen – selbst für Experten – oft nicht nachvollziehbar sind. (mehr …)

Deep Reinforcement Learning für sichere Mensch-Maschine-Kollaboration

Im Zeitalter zunehmender Automatisierung und Digitalisierung, Industrie 4.0, Produktindividualisierung und globaler Vernetzung müssen auch Mensch und Maschine immer enger zusammenarbeiten, um optimale Produktivität der Produktionsprozesse zu garantieren. Je nach Anwendungsbereich können Mensch und Roboter unterschiedlich eng zusammenarbeiten. Auch wenn der Begriff „Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK)” geläufig ist, kann das „K” in MRK für verschiedene Ausprägungen der Zusammenarbeit stehen. (mehr …)

Warum rückgeführte Messergebnisse für Ihr Unternehmen notwendig sind

Rund um die Uhr wird gemessen. Im täglichen Leben beschäftigen wir uns eher unbewusst mit der Fragestellung, ob der Messwert überhaupt ein richtiger, gültiger Messwert ist. Vielleicht beim Kauf von hochpreisigen Lebensmitteln, bei einer gemessenen Geschwindigkeitsüberschreitung oder einer Reklamation, bewerten wir das Messergebnis auf seine Richtigkeit. In einer so schnelllebigen Zeit wie heute sind wir in einem besonderen Maß auf gültige Messergebnisse angewiesen. Aber wie kommen diese zustande, bzw. wann kann von einem gültigen Messergebnis die Rede sein?

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Geeignete Mess- und Prüfmittel – das Herz jeder Produktion

Wer komplexe Produktionsprozesse oder Konformitätsbestätigungen sicher beherrschen möchte, muss auch die „Kunst des Messens“ beherrschen. Dazu gehört vor allem die Feststellung der Eignung von Mess- und Prüfmitteln. Tatsächlich geht es jedoch nicht um die Eignung von Mess- und Prüfmitteln, sondern um den Nachweis das die zur Anwendung kommenden Mess- und Prüfmittel inkl. der dazugehörigen Methoden für die jeweiligen Überwachungs- und Messtätigkeiten geeignet sind. Nur dadurch wird gewährleistet, dass die Risiken in Verbindung mit ungeeigneten Überwachungs- und Messtätigkeiten nahezu auf null reduziert werden. Zu den wesentlichen Risiken zählen:

• ungültige Konformitätsbestätigung (Auslieferung unsicherer Produkte)
• nicht wirksame Regelkreise in der Produktion (hoher Ausschuss)
• etwaiger Fehlerdurchschlupf zum Kunden (Reklamation, Kosten)
• nicht Einhaltung von gesetzlichen Forderungen (z.B. CE)
• Rückrufaktionen (erhebliche Kosten und Imageverlust)
• erhebliche Haftungsrisiken (z.B. Umweltrecht)

In allen gängigen branchenübergreifenden (z.B. ISO 9001, ISO 14001, ISO 45001, etc.) und -spezifischen (ISO 9100, HACCP, QSF, ISO 17025, DIN 27201-9, ISO 13485, IATF 16949, etc.) Standards ist das Thema „… gültige und zuverlässige Überwachungs- und Messergebnisse“ in Verbindung mit festgelegten Anforderungen“ als „muss“ Forderung enthalten. Dazu kommen dann noch die Anforderungen an die Eignung von Überwachungs- und Messtätigkeiten aus diversen Rechtsvorschriften.

Die Kernforderung von ISO 9001 ist nicht das Kleben von Plaketten an Mess- oder Prüfmitteln

Was ist die Kernforderung von ISO 9001 in Bezug auf Produktkonformität? Erinnern wir uns an die Einleitung zu ISO 9001 „Die potenziellen Vorteile für eine Organisation, die sich aus der Umsetzung eines Qualitätsmanagementsystems basierend auf dieser Internationalen Norm ergeben, sind folgende: a) die Fähigkeit, beständig Produkte und Dienstleistungen zu liefern, die die Kundenanforderungen und zutreffende gesetzliche und behördliche Anforderungen erfüllen;…“. Das heißt im Klartext, dass die definierte Produkt-/Dienstleistungsqualität abgesichert hergestellt wird.

Dazu fordert die Norm, dass die entsprechenden Ressourcen festgelegt und bereitgestellt werden müssen, um die Konformität von Produkten und Dienstleistungen durch Mess- oder Überwachungsergebnisse nachweisen zu können. Konformität wiederum bedeutet die Erfüllung von Anforderungen. Eine weitere wesentliche Anforderung von ISO 9001 ist, dass die Eignung der bereitgestellten Ressourcen für die jeweilige Mess- oder Überwachungstätigkeit gegeben ist. Der Nachweis dieser Eignung ist dann auch entsprechend zu dokumentieren. Da ISO 9001 eine sogenannte wirkzielorientierte Norm ist, sind keine Methoden zur Eignungsfeststellung festgelegt worden. Die Definition der Methoden zur Eignungsfeststellung obliegt somit dem Anwender der Norm.

Was verbirgt sich hinter der Eignungsfeststellung?

Grundlage für die Eignungsfeststellung (also den geeigneten Einsatz für den beabsichtigten Gebrauch) bilden die Spezifikationen der Merkmale des Produktes. Eine Eignung ist dann gegeben, wenn ein Mess- oder Prüfmittel die definierten Anforderungen an seine beabsichtigte Verwendung erfüllt. Die definierte Anforderung ist das erwartete Mess- oder Überwachungsergebnis, um die Konformität mit den Vorgaben bestätigen zu können. In der Regel sind diese Anforderungen in entsprechenden Prüfspezifikationen festgelegt.

Es gibt viele Möglichkeiten zur Eignungsfeststellung. Entweder über statistisch abgesicherte Verfahren oder einfach nur durch die Anwendung des technischen Verstandes in Verbindung mit umfassenden Kenntnissen der Messtechnik und der Messfehler und Fehlerursachen. Die sicherlich bekanntesten Verfahren zum Eignungsnachweis sind die Measurement System Analysis (MSA, AIAG) oder der VDA Band 5 (Prüfprozesseignung, Eignung von Messsystemen, Mess- und Prüfprozessen – bei geometrischen Merkmalen). Diese Verfahren sind jedoch nicht zwingend erforderlich, um die Eignung feststellen zu können. Eine Eignung ist auch dann gegeben, wenn der Abstand zwischen der Fehlergrenze des Mess- oder Prüfmittels wesentlich kleiner ist, als die Toleranzgrenze für die Konformitätsentscheidung. Wichtig ist, dass ein zuverlässiges und reproduzierbares Messergebnis erzeugt werden kann.

Absicherung der Eignung als Erfolgsfaktor

Nachdem einmal die Eignung eines Verfahrens zur Ermittlung gültiger und zuverlässiger Überwachungs- und Messergebnisse nachgewiesen wurde, besteht die zweite Kernaufgabe darin, die Eignung kontinuierlich sicherzustellen. Dazu zählt dann u.a. die regelmäßige Verifizierung der Überwachungs- und Messverfahren mit Hilfe geeigneter Standards oder die Kalibrierung der eingesetzten Mess- oder Prüfmittel. Nur durch diese Maßnahmen sind metrologisch rückführbare Überwachungs- und Messergebnisse zur Konformitätsbewertung darstellbar.

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Jörg Roggensack ist von Haus aus Elektroniker und Calibration Engineer GAF sowie zertifizierter Auditor für div. Managementsysteme. Er hat umfassende Erfahrung als Managementsystemkoordinator und als Auditor für diverse Regelwerke und Managementsysteme (IMS, QM, UM, AS, GMP, GLP) sowie als LEP Assessor die er in über 27 Jahren bei der Bundeswehr, in der Industrie und bei Zertifizierungsgesellschaften sammeln konnte. Über mehrere Jahre bildete er u.a. Kalibriertechniker an der Technischen Schule der Luftwaffe in Kaufbeuren aus und begann seine industrielle Kariere als Kalibrierlaborleiter bei BEYSCHLAG. In diversen Veröffentlichungen, als Herausgeber des Weka Werkes der „Mess- und Prüfmittelbeauftragte“ und als Auditor, Trainer sowie Umsetzungsberater bei JR Management Services & Qualifizierung gibt er immer wieder Hilfestellungen zur Gestaltung wirtschaftlicher und normkonformer Mess- und Prüfmittelüberwachungssysteme.